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除了对世界各地的每个人产生真正的负面影响外,COVID-19大流行还以前所未有的规模推动了业务中断和关闭。庞大的政府刺激计划导致财政赤字激增,监管机构正在放松对银行的资本限制,而中央银行则通过一系列降息和其他刺激措施来支持经济稳定。
“企业数据平台是构建还是购买”是每个技术战略家必须做出的重要决定。随着开源的兴起和大量免费软件的出现,当现成的解决方案不能直接满足其需求时,组织可以灵活地构建自定义解决方案。在企业数据平台领域,许多组织已经利用开源生态系统来构建量身定制的解决方案,从而在此过程中消耗了大量资源。借助由开源提供支持的Cloudera数据平台(CDP),将在下文中告诉您。对于组织而言,这种“构建与购买”的难题如何解决。
当Cloudera在2019年11月更新Cloudera Connect合作伙伴计划时,就已经介绍过了用于云销售,新解决方案能力,新销售和售前资源,Cloudera Data Platform(CDP)技术认证的业务模型,以支持合作伙伴产品,市场开发资金,以及经过改进的合作伙伴门户。为了进一步为Cloudera的合作伙伴扩大CDP机会,而现在又推出了一个名为Cloudera Connect Market Builders的新的端到端销售计划。
2017年,出现在《经济学人》 的报告上的一句话——”数据就是新的石油。” 成为数据领域的热门话题。其实用于完整数据生命周期的分析平台在数据处理方面与炼油厂蒸馏塔在处理原油方面的功能相同:蒸馏价值。为了进一步推论这一点,就像催化剂加快了某些提炼流程的速度一样,公共云也加快了从数据中获得有价值的见解的能力。
当您将这两个统计数据联系起来时,很明显,要部署和运行模型,必须克服一系列挑战。 本文将会介绍如何使您对这些挑战以及如何克服这些挑战有更深入的了解。
在本文中,将更详细地了解影响行业的一些当前风险,以及该领域的一些参与者如何应对挑战,以及他们如何有效地进行预先计划。后面还将回顾企业如何利用技术,大数据,人工智能和云的灵活性来推动风险管理策略,从而更有效地识别,隔离和预防重大风险。
从历史上看,制造业在采用新兴技术方面一直处于落后状态,因为从生产线到后台运营的业务流程本质上都与遗留应用程序相关联,但这个问题正在迅速改变。面对竞争压力,并受到整个经济领域技术进步的推动,当今的制造业领导者正在寻求提高生产率,减少停机时间,简化运营和供应链的新方法。
经典数据建模和基于历史的精算模型不再全面起作用。为了获得可用于支持客户和业务的有用见解,保险公司必须在其分析中迅速纳入新的数据源。时事与我们最近的历史所见不同,这迫使我们适应一个新世界,而这个新世界不能完全根据历史经验和知识进行评估和分析。不幸的是,这使得保险公司经营其业务数十年的精算模型的用处不大。新世界需要新数据,并需要新方法来获得洞察力。
无论您是从Square One开始,还是试图确定简化混合迷宫的最佳选择,理想的行业合作伙伴都可以在整个旅程中为所有成熟的操作和指导提供支持。而且,该指南不仅应满足最低标准和要求,还应通过整个生命周期的经验来提供充分的信息。
许多企业数据科学团队正在使用Cloudera的机器学习平台进行模型探索和培训,包括使用Tensorflow,PyTorch等创建深度学习模型。但是,训练深度学习模型通常是一个耗时的过程,因此采用GPU和分布式模型训练方法来加快训练速度。
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